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v5_seq2seq_attention 说明

⚠️ 本版本仅提供训练和推理代码,未提供训练好的权重。

该版本的模型架构为 Seq2Seq + Attention,参数量约 2100 万。由于手机 CPU 性能限制,未能完成训练(预计需要更长时间或更强算力)。

如果你感兴趣,可以:

  1. 在电脑/服务器上运行 train.py 重新训练
  2. 参考本代码学习 Seq2Seq + Attention 的实现思路
  3. 代码结构清晰,适合作为“从 RNN 到完整对话系统”的学习材料